package com.atguigu.gmall.realtime.app.dim;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.DimSinkFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.TableProcessFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.beans.TableProcess;
import com.atguigu.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastConnectedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;

/**
 * @author Felix
 * @date 2022/12/5
 * 维度层的实现
 * 需要启动的进程
 *      zk、kafka、maxwell、hdfs、hbase、DimApp
 * 开发流程
 *      基本环境准备
 *      检查点相关设置
 *      从topic_db中读取主流业务数据
 *      进行简单的ETL
 *      类型转换    jsonStr->jsonObj
 *      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~主流业务数据的读取~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      使用FlinkCDC读取配置表数据
 *      将读取的配置数据进行广播-广播流
 *      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~广播流配置数据的读取~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      将主流和广播流进行关联-connect
 *      对关联之后的数据进行处理-process
 *      class TableProcessFunction extends BroadcastProcessFunction{
 *          processElement:处理主流数据
 *              获取处理的数据的表名
 *              获取广播状态
 *              根据表名到广播状态中获取对应的配置信息
 *              如果配置信息不为空，说明是维度，传递的下游
 *                  在向下游传递数据前，过滤不需要传递的属性，同时补充sink_table输出目的地属性
 *          processBroadcastElement：处理广播流数据
 *              1.判断op是否为删除
 *                  if(op="d"){
 *                      将对应的配置信息从广播状态中删除掉
 *                  }else{
 *                      将读取的配置封装为对象放到广播状态中 key:维度表名     value:封装的配置对象
 *                  }
 *              2.在将配置信息放到广播状态前，提前将phoenix中的维度表创建出来
 *                  checkTable{
 *                      拼接建表语句
 *                      执行建表语句
 *                      可能出现的错误: namespace和schema的映射需要配置；建表语句语法；schema提前创建
 *                  }
 *      }
 *      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~对关联之后的数据进行处理~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      将维度数据写到phoenix中
 *         dimDS.addSink(sinkFunciton)
 *         class DimSinkFunction implements SinkFunction{
 *             invoke:拼接upsert语句，将流中的维度写到phoenix表中
 *         }
 *
 * 程序执行的流程(以向业务数据库品牌表中添加数据为例)
 *      将zk、kafka、maxwell、hdfs、hbase、DimApp进程启动
 *      DimApp在启动的时候，会从配置表中读取配置信息，并提前创建维度表，同时会将读取到的配置信息放到广播状态中保存起来
 *          k:维度表表名     v:TableProcess对象
 *      向业务数据库品牌表中添加一条品牌数据
 *      binlog会记录业务数据库表的变化
 *      maxwell会从binlog中读取变化并封装为json字符串发送到kafka的topic_db主题中
 *      DimApp会从topic_db主题中读取业务数据，作为主流
 *      因为在DimApp中将主流和广播流进行了关联，所以主流过来的数据会交给TableProcessFunction类中的processElement方法进行处理
 *      在processElement方法中，会根据处理的维度数据表的表名到广播状态中找对应的配置信息
 *      如果配置信息找到了，也就是说，从状态中获取到的TableProcess对象不为空，那说明当前处理的是维度
 *      过滤掉维度不需要向下游传递的属性并补充输出目的地属性，将维度向下游传递
 *      将维度流中的数据写到phoenix表中
 */
public class DimApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1.基本环境准备
        //1.1 指定流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 设置并行度
        env.setParallelism(4);

        /*
        //TODO 2.检查点相关的设置
        //2.1 开启检查点
        env.enableCheckpointing(5000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.2 设置检查点超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000L);
        //2.3 设置job取消之后，检查点是否保留
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.4 设置两个检查点之间最小时间间隔
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(2000L);
        //2.5 设置重启策略
        // env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,3000L));
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(3, Time.days(30), Time.seconds(3)));
        //2.6 设置状态后端
        env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
        // env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new JobManagerCheckpointStorage());
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://hadoop202:8020/gmall/ck");
        //2.7 设置操作hadoop的用户
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","atguigu");
        */

        //TODO 3.从topic_db主题中读取数据
        //3.1 声明消费的主题以及消费者组
        String topic = "topic_db";
        String groupId = "dim_app_group";
        //3.2 创建消费者对象
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = MyKafkaUtil.getKafkaConsumer(topic, groupId);
        //3.3 消费数据 封装为流
        DataStreamSource<String> kafkaStrDS = env.addSource(kafkaConsumer);
        // {"database":"gmall0706","table":"order_status_log","type":"insert","ts":1670225254,"xid":5544,"xoffset":1542,"data":{"id":80,"order_id":32,"order_status":"1001","operate_time":"2022-12-03 15:27:34"}}
        // kafkaStrDS.print(">>>");

        //TODO 4.对读取的数据进行简单的ETL操作
        SingleOutputStreamOperator<String> filterDS = kafkaStrDS.filter(new FilterFunction<String>() {
            @Override
            public boolean filter(String jsonStr) throws Exception {
                try {
                    JSONObject jsonObj = JSON.parseObject(jsonStr);
                    String type = jsonObj.getString("type");
                    if (jsonObj.getString("type").equals("bootstrap-start")
                        || jsonObj.getString("type").equals("bootstrap-complete")) {
                        return false;
                    }
                    return true;
                } catch (Exception e) {
                    return false;
                }
            }
        });
        //TODO 5.对读取的数据进行类型的转换  jsonStr->jsonObj
        //匿名内部类
        /*SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = filterDS.map(new MapFunction<String, JSONObject>() {
            @Override
            public JSONObject map(String jsonStr) throws Exception {
                return JSON.parseObject(jsonStr);
            }
        });
        lambda表达式
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = filterDS.map(jsonStr->JSON.parseObject(jsonStr));
        */
        //函数的默认调用
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = filterDS.map(JSON::parseObject);
        // jsonObjDS.print(">>>");

        //TODO 6.使用FlinkCDC从配置表中读取配置信息---配置流
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
            .hostname("hadoop202")
            .port(3306)
            .databaseList("gmall0706_config") // set captured database
            .tableList("gmall0706_config.table_process") // set captured table
            .username("root")
            .password("123456")
            .startupOptions(StartupOptions.initial())
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // converts SourceRecord to JSON String
            .build();
        DataStreamSource<String> mySqlDS = env
            .fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source");

        //TODO 7.对读取的配置流数据进行广播---广播流
        MapStateDescriptor<String, TableProcess> mapStateDescriptor
            = new MapStateDescriptor<String, TableProcess>("mapStateDescriptor",String.class,TableProcess.class);

        BroadcastStream<String> broadcastDS = mySqlDS.broadcast(mapStateDescriptor);


        //TODO 8.将主流业务数据和广播流配置数据进行关联---connect
        BroadcastConnectedStream<JSONObject, String> connectDS = jsonObjDS.connect(broadcastDS);

        //TODO 9.对关联之后的结果进行处理---过滤出维度数据
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> dimDS = connectDS.process(new TableProcessFunction(mapStateDescriptor));

        //TODO 10.将维度数据写到Phoenix表中
        dimDS.print(">>>");
        dimDS.addSink(new DimSinkFunction());
        env.execute();
    }
}
